1、利用梯度下降法訓練神經網絡，發現模型Loss不變，可能有哪些問題？怎麼解決？
2、如何解決不平衡數據集的分類問題？smote算法的弊端？
3、殘差網絡爲什麼能實現更深層？
4、卷積神經網絡中空洞卷積的作用是什麼？
5、卷積神經網絡感受野的概念？
6、模型欠擬合什麼時候會出現？有什麼解決方案？
7、適用於移動端部署的網絡結構有哪些？
8、卷積神經網絡中im2col是如何實現的？
9、多任務學習中標籤缺失如何處理？
10、梯度爆炸的解決方法？
11、深度學習模型參數初始化都有什麼方法？
12、注意力機制在深度學習中的作用是什麼？有哪些場景會使用？
13、卷積神經網絡爲什麼具有平移不變性？
14、神經網絡參數共享指的是什麼？
15、如何提高小型網絡的精度？
16、1*1的卷積有什麼作用？
17、隨機梯度下降，在每次迭代時能保證目標函數值一定下降嗎？爲什麼？
18、梯度下降法，爲什麼要設置一個學習率？
19、爲什麼現在傾向於用小尺寸的卷積核？
20、解釋反捲積的原理和用途
21、解釋SVM核函數的原理
22、SVM解決多分類問題
23、什麼是鞍點問題？
24、K-means，初始類的中心怎麼確定
25、knn是無監督算法嗎？
26、比較boosting 和 bagging的區別
27、無監督學習存在過擬合嗎？
28、什麼是k折交叉驗證
29、cnn池化層的作用
30、L1 和L2正則的區別，適用場景
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